Mengkai Shi

収録論文 4本 ・ フィジカルAI/ロボット学習

※arXiv著者名で収集。同姓同名の別人の論文が含まれる場合があります。

論文

• Copper-Policy: ロバストなロボットマニピュレーションのための表現学習
  マニピュレーション2026/9/26

  方針と共にコンパクトな世界表現を学習し、ピクセル再構成なしで未来の観測埋め込みを予測することで、効率的な学習と高い制御性能を両立したロボットマニピュレーション手法。

• MeshPriorDiT: 行動条件付き布地ダイナミクスのための階層的モデリング
  布地シミュレーション2026/8/27

  布地の動き予測を、メッシュGNNによる構造化された事前分布と、拡散トランスフォーマーによる生成的な残差に分解する階層モデルを提案し、長距離の協調と局所的な変形を両立させて予測精度を大幅に向上させた。

• 臨界性モデルを用いた身体性AIの自己進化学習
  強化学習2026/7/30

  身体性AIのファインチューニング停滞を解決するため、ポリシー自身の実行結果から将来の失敗確率を予測する臨界性モデルを学習し、失敗しやすいシナリオを重点的にサンプリングして学習データの情報密度を高める自己進化手法を提案した。

• DC-WAM: 動的焦点型視覚監視と推論によるワールド・アクションモデル
  VLA2026/7/1

  ロボットの行動選択に重要な視覚ダイナミクスに焦点を当て、RGBビデオ予測の監視と推論を再設計したワールド・アクションモデルを提案した。